Karriere
Marketing Engineering in DACH. Wir suchen Verstärkung.
Datascale wächst, und wir suchen jemanden der am Anfang der Analytics-Karriere steht und Lust hat die Basics richtig zu lernen, bei echten Kunden, mit echtem Mentoring, nicht im Schulungs-Silo.
Muss sein
- Solides Excel oder Google Sheets, mindestens Pivot, XLOOKUP, einfache Formeln
- Grundverständnis von Web Analytics (Events, Sessions, Conversions, kein Experten-Level nötig)
- Sauberes schriftliches Deutsch; Englisch auf Arbeits-Lese-Niveau
- Freude daran, Zahlen zu hinterfragen statt zu akzeptieren
- Bereitschaft, Tools wie GA4, Data Studio und BigQuery in den ersten Monaten zu lernen
Gut wenn vorhanden
- Erste Berührung mit GA4 oder Piwik PRO aus Studium, Praktikum oder Inhouse-Rolle
- Grundkenntnisse SQL
- Eigene Projekte mit Daten (auch privat: Sport-Tracker, Content-Analytics, was auch immer)
- Erfahrung in Agentur oder Startup. Tempo und Priorisierung selbstverständlich
Was Datascale bietet
- Hybrid aus Gräfelfing-Office und Home-Office, mindestens zwei Bürotage pro Woche
- Kurzer Lernpfad mit definierten Milestones in den ersten 90 Tagen
- Mentoring durch Juri und Alex, keine „Onboarding-Wikis", sondern echte Projekte
- Moderner Stack: BigQuery EU, Plausible CE, funnel.io, Data Studio, GA4
- Keine Zeiterfassung im 15-Minuten-Takt
- MacBook, Headset, monatliches Mobility-Budget
Lernpfad
90 Tage. Drei Etappen. Echte Projekte.
Was in den ersten drei Monaten passiert, konkret, nicht abstrakt. Der Plan ist Richtwert, kein Vertrag: passt die Geschwindigkeit nicht, justieren wir gemeinsam.
day 1–14
onboarding
- GA4-Audit-Shadowing mit Alex
- Erste eigene Property in BigQuery EU
- stape.io Sandbox-Setup
day 15–45
first project
- Eigenständiges GA4 → BigQuery Setup für einen Bestandskunden
- Code Review mit Juri (wöchentlich)
- Erste Looker-Studio Dashboard-Patterns
day 46–90
ownership
- Lead auf einem kleinen Audit-Sprint
- Eigene Blog-Post-Draft (optional, mentored)
- 90-Tage-Retro mit Juri
Wer wir nicht sind.
- Wir brauchen keine Top-3-Uni-Note
- Keine ungenutzten „Karrierepfade auf Papier"
- Kein „erst zwei Jahre durch Excel-Reports arbeiten" als Aufnahmeritual
Bewerbungsprozess
- 01
Kurze Anfrage
E-Mail an hello@datascale.de mit Lebenslauf und 3–4 Sätzen warum. Kein Motivationsschreiben-Romane.
- 02
Fachgespräch
60 Minuten mit Juri. Ein paar konkrete Daten-Beispiele, damit beide Seiten sehen, wie der jeweilige Denkansatz aussieht.
- 03
Entscheidung
Rückmeldung innerhalb einer Woche. Wenn passt: Angebot. Wenn nicht: ehrliches Feedback.
-
Brauche ich eine deutsche Arbeitserlaubnis?
Ja. Wir können aktuell nur Bewerber einstellen, die bereits in Deutschland arbeiten dürfen. EU-Bürgerschaft oder ein bestehender Aufenthaltstitel mit Arbeitserlaubnis reicht. Visa-Sponsoring bieten wir als kleine GmbH derzeit nicht an.
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Auf welcher Sprache läuft der Arbeitsalltag?
Deutsch intern (Slack, Meetings, Code-Reviews). Etwa zwei Drittel der Kunden-Calls sind auf Deutsch. Englische Dokumentation ist Standard. Wer kein verhandlungssicheres Deutsch spricht, wird mit dem Kunden-Teil der Rolle kämpfen.
-
Geht die Stelle auch 100 % Remote?
Nein. Mindestens zwei Bürotage pro Woche in Gräfelfing, weil Mentoring in den ersten 90 Tagen schwer aus der Ferne funktioniert. Wer weiter als rund 150 km weg wohnt, sollte vorab klären, wie der wöchentliche Pendelweg gestemmt wird.
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Was ist die Gehaltsspanne für die Junior-Stelle?
50.000–70.000 € brutto pro Jahr für Vollzeit, je nach Vorerfahrung. Anteilig in Teilzeit. Plus Hardware, Mobility-Budget und monatlicher Lerntag.
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Gibt es eine Take-Home-Aufgabe oder einen Test?
Nein. Im 60-Minuten-Fachgespräch besprechen wir zwei bis drei konkrete Daten-Beispiele. Beide Seiten sehen, wie der jeweilige Denkansatz aussieht. Wir lassen niemanden sechs Stunden an einer fiktiven Aufgabe arbeiten, um dann ein Standard-Absage-Template zu bekommen.
-
Geht das auch ohne Analytics-Background?
Ja, wenn Sie zwei Dinge mitbringen: solides analytisches Denken (Zahlen hinterfragen statt sie zu akzeptieren) und Lust auf strukturiertes Lernen. Der 90-Tage-Lernpfad ist genau dafür gebaut. Wer aus BWL, Wirtschaftsinformatik oder einer angrenzenden Disziplin kommt und das Tooling lernen will, passt häufig besser als ein „Analyst" mit zwei Jahren Excel-Reporting.